AI가 아낀 시간은 사라지지 않고 동료의 캘린더로 간다
개인이 아낀 시간은 사라지는 게 아니라 그걸 검증하는 사람의 캘린더로 이전된다. workslop·NBER·METR 수치로 읽는 AI 생산성 단절.
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AI 에이전트는 못 만들어서 실패하지 않는다
회사가 AI 에이전트에 기대하는 평균 ROI는 171%다. 그런데 실제로 EBIT에 영향이 있었다고 답한 조직은 39%뿐이다. 대부분은 여기서 같은 결론을 내린다. 모델이 아직
ADK로 처음 만든 멀티에이전트가 이 글을 썼습니다
Google I/O 2026에서 ADK를 보고 왔다. 두 주 뒤에 직접 만들어봤다. 1. 배경: 발표 준비하다가 직접 써보기로 했다 Google I/O 2026에 다녀온
AI로 설문조사를 대행한다. "Silicon Sampling"
들어가며 요즘 한 줄 클레임이 돈다. "AI 페르소나로 1,000명 설문을 10분 안에 받아볼 수 있다더라." 사실일까? 결론부터 — 기술적으로 사실이다. 다만 그
프롬프트 엔지니어링의 부상과 몰락, 그리고 그 다음
2023년 33만 달러짜리 직업으로 떠오른 프롬프트 엔지니어링이 3년 만에 기본 소양이 됐다. 지금은 컨텍스트 엔지니어링을 거쳐 하네스 엔지니어링으로 무게중심이 이동하고 있다.
Bayesian Optimization으로 해결해보는 평일 직장인의 점심 메뉴 고민
베이즈 최적화(Bayesian Optimization)로 해결해보는 평일 직장인의 점심 메뉴 고민? 1. 매일 오전 11시 30분, 어김없이 찾아오는 질문이 있음. 2. "오늘 뭐
AX 시대, 권한체계를 다시 설계해야 한다
Shadow AI를 막으려 할수록 Shadow AI가 늘어난다. 경영진이 내려야 할 단 3가지 결정과, 그 결정을 가능하게 하는 권한체계 철학을 정리했다.
AI부터 켜라는데, 나는 무엇을 켜야 하는지가 더 중요하다
AI를 켜기 전에, 당신은 어떤 문제를 풀기로 정했습니까. 매뉴얼은 '어떻게'를 알려주지만, '무엇을'과 '왜'는 당신의 몫입니다.
AI 코딩 에이전트, 느려져야 할 때 - Mario Zechner의 경고
AI 에이전트의 무분별한 도입이 소프트웨어 품질을 저하시킨다. 인간은 병목이다 — 그리고 그것이 오히려 품질의 원천이다.
AI-Native Operations: 기업의 2%만 실전 배포한 Agentic AI, 당신의 조직은 어디쯤인가?
대부분의 기업이 AI-native를 표방하지만, 실제로 agentic AI를 프로덕션에 배포한 기업은 2%에 불과하다. 표면적 AI 도입과 진정한 AI-Native 운영의 차이, 그리고 7가지 원칙과 5단계 구현 프레임워크를 정리했다.
에이전트 수십 개를 돌린다고 AI를 잘 쓰는 게 아니다
에이전트 수십 개를 돌린다고 AI를 잘 쓰는 게 아니다 - AI력 Review 배경: AI 에이전트 수십 개를 운영하면서도 경영진 앞에서 "Generic하다"는 피드백을
![[책] 생각하는 기계 - ‘황의 분노’와 OIALO, 한 엔지니어의 눈으로 본 리더의 두 얼굴](https://images.unsplash.com/photo-1624701928517-44c8ac49d93c?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDF8fEdQVXxlbnwwfHx8fDE3NTc4NTQxNDh8MA&ixlib=rb-4.1.0&q=80&w=750)
[책] 생각하는 기계 - ‘황의 분노’와 OIALO, 한 엔지니어의 눈으로 본 리더의 두 얼굴
처음 “생각하는 기계“라는 제목을 보았을 때, 젠슨황을 일컫는 말인 줄알았다. 보통은 유명할지라도 자서전을 읽는 것 자체를 그리 좋아하지는 않는 편이다. 그런데 누군가 이